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作者：段海滨、申燕凯、赵彦杰、王寅、牛轶峰、范彦铭、邓亦敏、罗德林

2020年，突如其来的新型冠状病毒肺炎疫情使政府和企业逐渐加深了对无人机显著性优势的认识dubbo facebook 集群化 技术，无人机产业发展和规划迎来了新的机遇和挑战，但仍在很多领域存在“卡脖子”问题。

以政策为导向，以创新为内核，集群化、智能化和实战化作为颠覆性技术仍是无人机未来发展的重要方向。

近年来，随着人工智能和微电子技术的发展，无人机基础零部件呈现出小型化、低成本、低能耗等特点。

伴随着新技术的逐步完善和应用推广，无人机行业在良好的发展环境中迅速增长，行业规模不断扩大。

落实无人机管控政改新规

与无人机行业快速增长形成鲜明对比的是监管政策的相对落后，加强无人机监管以引导行业健康有序可持续发展势在必行。

2020年，肯尼亚、欧盟、美国、阿联酋等均发布了相关的政策法规，对无人机技术进行管控。

美国《无人飞行器系统标准化路线图（2.0版）》

中国将无人机技术确定为重要的战略发展方向之一，出台了一系列政策法规大力扶持无人机产业的发展，助力经济结构的转型升级。

2020年，与无人机研制、销售、使用与出口相关的管理部门陆续发布了关于无人机生产制造、驾驶证登记注册和空中飞行管理等方面的政策。

中高风险无人直升机系统适航标准（试行）

2020年重点聚焦到无人机的产品和配套设施管理，这些重大监管政策的出台和相关立法工作的开展完善了无人机行业的运行体制机制，进一步促进了无人机行业的合法化运行，通过强监管措施，推动民用无人机行业步入健康、有序的可持续发展阶段。

创新驱动无人机技术革新

无人机产业能够持续爆发、带来巨大的经济效益的关键在于以创新驱动、技术革新为主的内在动力。

在5G、人工智能、物联网和大数据等技术的推动下，2020年无人机新技术和新产品层出不穷，在无人机管理运营、新能源推进技术以及信息融合与环境感知领域取得了重要的进展。

PHASA-35太阳能飞机来源：Baesystems

针对目前商用的无人机系统基本上停留在针对建筑等静态障碍物的规避问题以及室内环境或有烟雾和灰尘的情况，不同的研究团队开发了相应的系统。

此外，有团队从昆虫身上得到启发，开发一种避碰感官系统、突破拍打翅膀为无人机提供动力的难题。

值得一提的是，麻省理工学院的研究人员创造了人机近似无缝协作的新系统dubbo facebook 集群化 技术，利用可穿戴式传感器检测旋转手势、握紧拳头等动作发出的人体肌肉信号，控制无人机移动，未来可用于人机协作的一系列应用场景。

肌肉信号控制无人机

另一来自瑞士的团队设计了一种飞机翼形形变策略，可以显著提高无人机在不同飞行状态下的敏捷性、机动性、稳定性，满足飞行速度范围所需的功率。

仿鸟类翼型无人机

中国也取得了一定的进展，如完成全球首个无人机5G高空基站应急通信测试；研发了无人机量子分发系统，在国际上首次实现基于无人机的量子纠缠分发。

无人机量子分发系统

开通无人机专用货运航线对于降低运输成本、提高运输效率意义深远，中国在这个领域同样有所突破。

此外，针对单目视觉对障碍物的感知能力不足等问题，研究团队提出了基于局部方位信息的无人机避障轨迹规划算法。而大连理工大学的团队开展的毫米波无人机通信网络技术研究，可最大化毫米波无人机通信网络的能量效率。

利用先进的光电、雷达等技术，将有效提高无人机在探测、监视等方面的灵敏度和分辨率。未来无人机将具备隐身、自动敌我识别、人工智能控制等功能。

突破无人机关键技术

任务规划与决策

任务规划是无人机集群应用的顶层规划，应根据任务环境态势、任务需求、自身特性等要求进行综合调度。

同时，强耦合、高动态的战场态势对无人机集群的综合能力提出了更高的要求，制定合理高效的任务规划方案是提高任务执行成功率和效率，降低任务风险，体现集群资源的智能化作战优势的关键问题之一。

来自中国的两个研究团队分别针对复杂动态环境下无人机集群实时任务规划问题及未知环境下运动目标的固定翼无人机集群协同搜索-攻击任务规划问题提出了对应的解决方案。

奥尔堡大学的团队提出了应对天气不确定性的复杂任务规划的方法，波兰的一个研究团队则提出了一种短程战术级无人机任务规划的概念。

此外，美国的团队提出了一种深度强化学习和基于力的运动规划的混合算法，并设计了面向多无人系统的航迹规划器，可在有静态障碍物、动态障碍物和其他规划代理的环境中生成无碰撞轨迹。

多智能体的航迹规划

环境感知与通信

在复杂作战环境下执行多重任务时，要求无人机集群具有全面感知和理解复杂环境的能力，同时集群内部进行信息共享与交互，这是智能集群实现高等级自主控制的基础。环境感知涉及数据采集、数学建模、信息融合与共享等方面。

视觉目标跟踪在无人机机间避碰、地面目标跟随、地面目标侦察等方面具有很高的应用价值。

针对固定翼无人机对峙跟踪地面目标过程中不能稳定获取目标图像的问题，国防科技大学的团队设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法，北京航空航天大学仿生自主飞行系统研究组则基于鹰眼视觉机制，设计了一种用于无人机自主着陆任务的仿生视觉测量系统。

为了使无人机更好地了解环境，降低姿态估计的不确定性，麻省理工学院的团队提出了一个轻量级的、实时的可视化语义SLAM框架。

瑞士的研究团队实现了无人机集群在没有通信或视觉标记的情况下的自主导航，还设计了一个多智能体状态跟踪器来估计邻居个体的相对位置和速度。

轻量级语义识别

先进开放的通信网络是无人机之间具备协同交互能力的基础，是保证集群间实时信息传输的重要手段。尤其在特殊的应用环境，通信网络必须保证稳定可靠的信息交互、较低的通信延迟。

针对无人机通信中机载端与地面控制中心信息快速传递的问题，北京邮电大学的团队利用先进的移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）技术对无人机端进行改进，建立了由集中式MEC无人机和分布式底层无人机组成的MEC无人机网络的联合通信模型和计算优化模型。

此外，新加坡的团队设计了一种基于蜂窝和设备对设备的无人机集群两阶段传输协议，正唐科技公司研制了一种面向无人飞行器群、无人系统的无线通信系统，可实现无人机蜂群内部节点间的协同通信。

协同自主控制

无人机集群在应用于复杂任务场景时，具有高效率、灵活性强和可靠性高等优点。

编队队形形成与保持控制是实现无人机集群复杂机动和导航策略的基础。有研究团队提出了一种固定翼无人机集群保持特定几何形状的平行编队保持的新方法。

针对现有的无人机集群运动模型难以在复杂的任务环境中实现快速、安全的集群运动这一问题，瑞士的研究团队提出的预测模型可显著提高群体的速度、一致性和安全性，并且与环境布局无关。

人机共融可以充分发挥各自的优势，从而增强整体的智能决策水平。段海滨等设计并提出了一种有人/无人机集群一致性控制方法。瑞士的研究团队提出了一种可靠状态估计的策略，实现了集群在通信失效条件下的编队保持控制。

由无人机自主控制的定义和内涵可知，态势感知、规划与协同、自主决策等技术是实现无人机自主控制的关键技术，是未来无人机研究和发展的重要方向。

无人机助力疫情协查防控

无人机不仅代替人们进行检测体温、监管人员、疏导交通、运输医疗物资等工作，同时还能帮助企业消杀病毒，助力农民春耕等。

防疫宣传

为了积极落实防疫责任和措施，让防疫宣传效果不打折，无人机充分发挥其轻便灵活、受地形影响小、覆盖面广的优势，替代人工进入社区、公共场所进行防控宣传工作。

防控巡查

无人机具有机动灵活、巡查快捷、信息反馈及时、工作效率高等特点，成为高空巡查疫情防控的新手段。

无人机可以每天多次巡查各个社区、村庄以及重要交通要道，对未佩戴口罩、违规聚集的市民进行“喊话”，劝导市民安心在家配合疫情防控工作。

喷洒消毒

疫情消毒面临覆盖面广、任务繁重等问题，而无人机消毒具有精准、快速、高效、安全4大优点。

通过无人机喷洒消毒液，既降低了消毒人员的感染风险，又提高了消毒液喷洒的效率，喷洒速度快、喷洒面积大，可以实现无缝隙、无重复喷洒药物。

交通管控

无人机凭借不受地形限制、飞行速度快、控制距离远的优势，在高速路的疫情防控检查点进行空中喊话，辅助交警加强管控工作，帮助交警进行交通疏导，提高检查点的检测效率，减少拥堵。

同时，无人机协助交通管控还能避免人员因近距离接触造成感染。

远程测温

在无人机上装载红外热成像传感器即可达到人员快速、精准测温，可以远距离、全覆盖、高效率地测出区域人群温度或相关人员体温，还能够避免大量人力支出，减少人员接触，实现安全防控。

无人机物资保障

新冠肺炎疫情危机凸显无人机货运的实用性，解决防护服、手套、食品、药品等物资快速转运问题，使用无人机运送食物和药品的服务实现了用户大幅增长。